大盤點(diǎn)！機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)面臨哪些挑戰(zhàn)？
發(fā)布時(shí)間：2024-01-25 16:29:21 作者：顯揚(yáng)科技
近年來，科技日新月異，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)被廣泛用于紡織、汽車零件、半導(dǎo)體、光伏組件等產(chǎn)品的產(chǎn)線中，大大提高了制造業(yè)的生產(chǎn)效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
由于產(chǎn)品質(zhì)量日益精進(jìn)，企業(yè)對(duì)于機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)的要求也越來越高。由于不同企業(yè)對(duì)產(chǎn)品穩(wěn)定性和精度要求不同，它們對(duì)于機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)的需求也各異。
市場(chǎng)前景雖然開闊，但同時(shí)，機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)也面臨著許多挑戰(zhàn)。那么機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)技術(shù)究竟面臨哪些挑戰(zhàn)呢？今天，小編就帶大家了解一下！
挑戰(zhàn)1：數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高
在實(shí)際應(yīng)用中，機(jī)器視覺表面缺陷檢測(cè)，尤其是在線檢測(cè)，往往面臨數(shù)據(jù)量龐大、冗余信息多、特征空間維度高等問題，這些問題導(dǎo)致機(jī)器視覺設(shè)備從海量數(shù)據(jù)中提取有限缺陷信息的算法能力不足，實(shí)時(shí)性不高。
挑戰(zhàn)2：環(huán)境、光照、生產(chǎn)工藝和噪聲等多重因素影響
由于機(jī)器視覺檢測(cè)系統(tǒng)的信噪比一般較低，因此常出現(xiàn)微弱信號(hào)難以檢出或不能與噪聲有效區(qū)分的情況。如何構(gòu)建穩(wěn)定、可靠、魯棒的檢測(cè)系統(tǒng)，以適應(yīng)光照變化、噪聲以及其他外界不良環(huán)境的干擾，是需要解決的問題之一。
挑戰(zhàn)3：缺陷類型多樣、形態(tài)復(fù)雜
在機(jī)器視覺缺陷檢測(cè)過程中，檢測(cè)對(duì)象多樣、表面缺陷種類繁多、形態(tài)多樣、復(fù)雜背景，許多情況下，缺陷類型產(chǎn)生的機(jī)理以及其外在表現(xiàn)形式之間的關(guān)系不明確，會(huì)導(dǎo)致檢測(cè)設(shè)備對(duì)缺陷的描述不充分，缺陷的特征提取有效性不高，缺陷目標(biāo)分割困難。
同時(shí)，在檢測(cè)過程中，很難找到“標(biāo)準(zhǔn)”圖像作為參照，這給缺陷的檢測(cè)和分類帶來困難，造成識(shí)別率尚有待提高。
挑戰(zhàn)4：缺乏足夠的缺陷樣本
在實(shí)際圖像采集過程中，真實(shí)的缺陷數(shù)據(jù)較少，且表面缺陷種類繁多，形式多樣，缺陷特征的提取效率較低。另外，模型對(duì)新產(chǎn)生的缺陷類型不能進(jìn)行正確識(shí)別，不足以利用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行訓(xùn)練。如何獲取足夠的缺陷樣本，保證在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確率是未來的研究方向之一。
挑戰(zhàn)5：特征提取的復(fù)雜性與不確定性
傳統(tǒng)機(jī)器視覺的缺陷檢測(cè)方法依賴于特征模板的選擇及提取，特征提取的好壞對(duì)整體檢測(cè)系統(tǒng)的檢測(cè)精度及性能有著決定性作用。傳統(tǒng)機(jī)器視覺的檢測(cè)方法需要人工提取特征信息，不具有自動(dòng)提取全部有用特征信息的能力。如何參考模板精度，降低特征提取的復(fù)雜性與不確定性仍是值得進(jìn)一步研究的問題。
顯揚(yáng)科技專注研發(fā)并產(chǎn)業(yè)化高速高清三維機(jī)器視覺設(shè)備、智能協(xié)作機(jī)器人系統(tǒng)，使命是“讓人類高效地用好機(jī)器人”。顯揚(yáng)科技創(chuàng)建了一個(gè)集高精度視覺傳感器、智能協(xié)作機(jī)器人、智能感知與控制系統(tǒng)平臺(tái)，讓機(jī)器人更加智能、可靠，適用于更多復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景。
目前，顯揚(yáng)科技產(chǎn)品已成功應(yīng)用于食品、電器、陶瓷、物流、教育科技、新零售等行業(yè)。
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